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Précisions


Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Elle regroupe les dépenses de consommation finale des ménages et des administrations publiques. Cette donnée est utile pour mesurer la production nationale, et donc le PIB. Elle fait partie de la «Comptabilité nationale» d'un pays.

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
Épargne domestique brute ($ US courant)
Épargne domestique brute (% du PIB)
Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat
Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus pauvres
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus riches
Inégalités - Part des revenus détenus par le 1er quintile (les moins fortunés)
Inégalités - Part des revenus détenus par le 2e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 3e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 4e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
Inégalités des revenus (GINI)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196027 299 454
196134 579 308 26,67
196235 419 292 2,43
196338 079 238 7,51
196442 419 152 11,40
196548 439 031 14,19
196665 378 692 34,97
196773 498 530 12,42
196861 318 774 -16,57
196977 978 440 27,17
197076 858 463 -1,44
197192 701 342 20,61
197297 437 232 5,11
1973116 570 605 19,64
1974113 318 617 -2,79
1975188 776 200 66,59
1976188 017 479 -0,40
1977231 140 754 22,94
1978257 014 719 11,19
1979385 008 316 49,80
1980514 906 780 33,74
1981603 890 917 17,28
1982549 230 982 -9,05
1983550 937 977 0,31
1984491 154 342 -10,85
1985396 945 432 -19,18
1986408 927 790 3,02
1987498 919 450 22,01
1988552 584 121 10,76
1989549 510 047 -0,56
19901 056 127 971 92,19
19911 106 750 661 4,79
19921 272 248 036 14,95
19931 371 249 901 7,78
19941 303 365 101 -4,95
19951 660 052 135 27,37
19961 670 797 944 0,65
19971 675 216 276 0,26
19981 553 226 127 -7,28
19991 541 533 677 -0,75
20001 572 452 463 2,01
20011 385 957 289 -11,86
20021 256 724 373 -9,32
20031 920 504 488 52,82
20042 564 105 688 33,51
20052 952 158 665 15,13
20063 033 070 767 2,74
20073 189 540 551 5,16
20083 151 561 032 -1,19
20093 476 158 608 10,30
20104 535 433 713 30,47
20114 777 344 369 5,33
20124 690 818 587 -1,81
20134 320 007 913 -7,91
20144 115 872 926 -4,73
20153 751 443 690 -8,85
20163 756 188 708 0,13
20174 532 416 070 20,67

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 388 975 679,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 16503 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 777 344 369) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (27 299 454,01). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 340 088 201. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

Consulter cette page pour accéder à un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Namibie.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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